小象数据分析、数据挖掘与分布式爬虫教程

内容介绍：1 《Python数据分析》 升级版 第二期
第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础
第二课 数据分析工具Pandas
第三课 探索性数据分析及数据可视化
第四课 机器学习及scikit-learn
第五课 金融时间序列
第六课 量化分析
第七课 图像数据处理及分析
第八课 深度学习及TensorFlow
第九课 文本数据分析
第十课 项目实战

2 《分布式爬虫实战》第二期
第一课 静态网页爬虫：爬虫的基础技术
第二课 登录及动态网页的抓取
第三课 微博的抓取
第四课 多线程与过进程的爬虫
第五课 微博数据的存储：分布式数据库及应用
第六课 多机并行的微博抓取：分布式系统设计
第七课 分布式系统进阶：复杂的分布式机制
第八课 微博数据查询：分布式数据库系统的优化及负载均衡
第九课 PageRank、网页动态重拍及应对反爬虫技术的手段
第十课 验证码的处理，京东、淘宝的数据抓取及存储案例
第十一课 网页内容排重
第十二课 自动摘要及正文抽取
第十三课 网页分类与针对文本的机器学习应用
第十四课 信息检索、搜索引擎原理及应用

3《数据分析和数据挖掘》
第一课 一小时理解数据和数据分析与挖掘
第二课 统计基础
第三课 数据预处理
第四课 理解样本数据
第五课 探索变量之间的关系
第六课 回归分析和基于模拟的分析
第七课 分类和预测
第八课 邻近度和聚类
第九课 事务型数据和关联分析
第十课 豆瓣数据案例
第十一课 时间序列分析和金融数据
第十二课 金融数据分析案例

4 《金融数据分析》第二期
第一课 数据分析基本知识复习
第二课 银行信贷客户的聚类分析－非监督式聚类
第三课 银行信贷客户的聚类分析－非监督式聚类（续）
第四课 银行信贷客户的聚类分析－半监督式聚类和聚类集成
第五课 行为评分卡模型的简介
第六课 行为评分卡模型的特征构造
第七课 行为评分卡模型使用
第八课 行为评分卡的构建
第九课 行为评分卡模型的验证、监控和调优
第十课 组合评分卡模型

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